Quiz: Módulo 9 - APIs de LLM e Integración

Pregunta 1

¿Qué produce temperature=0?

1. Salida más determinista
2. Salida más aleatoria
3. Sin salida
4. Error

Pregunta 2

¿Para qué se utiliza function calling?

1. Permitir que el LLM solicite la ejecución de herramientas externas
2. Llamar funciones de Python más rápido
3. Depurar llamadas a la API
4. Probar endpoints

Pregunta 3

¿Para qué es útil el streaming?

1. Mostrar resultados parciales a los usuarios de inmediato
2. Reducir costos
3. Mejorar la precisión
4. Almacenar respuestas

Pregunta 4

¿Qué biblioteca abstrae múltiples proveedores de LLM?

1. LiteLLM o LangChain
2. NumPy
3. Pandas
4. Requests

Pregunta 5

¿Cómo manejar los límites de tasa?

1. Retroceso exponencial con reintentos
2. Ignorar y continuar
3. Reiniciar la aplicación
4. Usar una clave de API diferente

Pregunta 6

¿Qué es el patrón RAG?

1. Recuperar contexto, aumentar el prompt, generar respuesta
2. Generación de respuestas aleatorias
3. Agrupación recursiva de API
4. Calificación de precisión de respuestas

Pregunta 7

¿Por qué almacenar en caché las respuestas del LLM?

1. Reducir costos y latencia para consultas repetidas
2. Mejorar la precisión
3. Requerido por la API
4. Solo para depuración

Pregunta 8

¿Qué controla max_tokens?

1. Longitud máxima de la respuesta generada
2. Longitud de entrada
3. Límite de costo
4. Tiempo de espera de la solicitud

Pregunta 9

¿Cuál es el rol del sistema en la API de chat?

1. Establecer el comportamiento general y el contexto para el asistente
2. Información del sistema operativo
3. Mensajes de error
4. Configuración de la API

Pregunta 10

¿Cómo estimar los costos de la API?

1. Registrar el uso de tokens × precio por token
2. Contar solo las llamadas a la API
3. Tiempo empleado
4. Conteo de caracteres

Preguntas 11-30

(Incluye: top_p, frequency_penalty, secuencias de parada, Assistants API, vision API, embeddings API, procesamiento por lotes, códigos de error, versiones de SDK, llamadas asíncronas, webhooks, formatos de respuesta, modo JSON, semilla para reproducibilidad, logprobs, conteo de tokens, alertas de presupuesto, conversaciones multi-turno, gestión de contexto)

Pregunta 11

¿Qué es top_p (nucleus sampling)?

1. Muestreo del conjunto con la masa de probabilidad superior P
2. Máxima prioridad
3. Parámetro temperature
4. Término de penalización

Pregunta 12

¿Qué reduce frequency_penalty?

1. Repetición de tokens basada en la frecuencia
2. Frecuencia de llamadas a la API
3. Costo
4. Latencia

Pregunta 13

¿Qué son las secuencias de parada?

1. Cadenas que terminan la generación cuando se encuentran
2. Indicadores de error
3. Tiempos de espera de la API
4. Advertencias del modelo

Pregunta 14

¿Para qué sirve la Assistants API?

1. Crear asistentes de IA persistentes y con estado
2. Contratación de asistentes humanos
3. Ayuda con la documentación
4. Solo asistencia de código

Pregunta 15

¿Qué garantiza el modo JSON?

1. Que la respuesta sea un JSON válido
2. Respuesta más rápida
3. Menor costo
4. Mejor precisión

Pregunta 16

¿Para qué sirve el parámetro seed?

1. Salidas reproducibles (misma semilla = mismo resultado)
2. Inicialización aleatoria
3. Inicialización de base de datos
4. Inicialización de entrenamiento

Pregunta 17

¿Qué son los logprobs?

1. Logaritmo de probabilidades de los tokens generados
2. Registros de errores
3. Registros de la API
4. Información de depuración

Pregunta 18

¿Cómo contar tokens antes de la llamada a la API?

1. Usar la biblioteca tiktoken
2. Contar palabras
3. Contar caracteres
4. Estimar por longitud

Pregunta 19

¿Cuál es el beneficio del uso asíncrono de la API?

1. Solicitudes concurrentes sin bloqueo
2. Menores costos
3. Mejor precisión
4. Código más simple

Pregunta 20

¿Cómo gestionar conversaciones multi-turno?

1. Incluir el historial de la conversación en el arreglo de mensajes
2. La API lo gestiona automáticamente
3. Cookies de sesión
4. Solo almacenamiento en base de datos

Pregunta 21

¿Qué es presence_penalty?

1. Penalización para tokens que ya han aparecido, fomentando nuevos temas
2. Detección de presencia de usuario
3. Penalización por disponibilidad de la API
4. Penalización de conexión

Pregunta 22

¿Qué estado HTTP indica límite de tasa?

1. 429 Too Many Requests
2. 500 Internal Error
3. 404 Not Found
4. 401 Unauthorized

Pregunta 23

¿Para qué sirve la API de procesamiento por lotes?

1. Procesar muchas solicitudes a menor costo con mayor espera
2. Procesamiento en tiempo real
3. Streaming
4. Pruebas

Pregunta 24

¿Qué es la gestión de la ventana de contexto?

1. Manejar entradas que exceden el límite de contexto del modelo
2. Gestión de ventanas GUI
3. Control del navegador
4. Gestión de sesiones

Pregunta 25

¿Qué es una estrategia de respaldo (fallback)?

1. Usar un modelo/proveedor alternativo si falla el principal
2. Datos de respaldo
3. Mensajes de error
4. Registro de logs

Pregunta 26

¿Qué devuelve la embeddings API?

1. Representaciones vectoriales del texto
2. Texto generado
3. Clasificaciones
4. Resúmenes

Pregunta 27

¿Cuál es el beneficio del parámetro response_format?

1. Garantizar un formato de salida estructurado (JSON, etc.)
2. Respuestas más rápidas
3. Menor costo
4. Mejor precisión

Pregunta 28

¿Cómo manejar el desbordamiento de contexto?

1. Resumir o truncar los mensajes anteriores
2. Enviar todo
3. La API lo gestiona automáticamente
4. Reiniciar la conversación

Pregunta 29

¿Qué es el parámetro tool_choice?

1. Controlar si/cuál función llamar
2. Seleccionar IDE
3. Elegir modelo
4. Seleccionar proveedor

Pregunta 30

¿Qué es usage.prompt_tokens?

1. Número de tokens en la entrada/prompt
2. Tokens de salida
3. Total de tokens
4. Máximo de tokens

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Puntaje de aprobación: 24/30 (80%)

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